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超300万美元!CMUT创新厂商Sonus完成新一轮融资

MEMS 来源:MEMS 2024-03-11 09:32 次阅读

据麦姆斯咨询报道,加拿大致力于为远程医疗提供下一代超声成像技术的Sonus Microsystems(简称:Sonus),近日宣布完成210万美元种子前(pre-seed)轮融资,此轮融资由LDV Capital领投,多位知名天使投资人和早期基金参投。至此,该公司总融资额已超300万美元。

当前,超声换能器的发展停滞不前,仍主要植根于压电技术。面对个性化医疗、远程医疗以及可穿戴检测等需求的持续增长,这对无法脱离超声医师专业经验的传统医疗行业提出了挑战。突显了业界对多功能、高性能、高成本效益解决方案的迫切需求,以充分释放超声波技术的潜力。

据BCC Research 2022的研究显示,超声设备及服务的市场规模近1000亿美元,复合年增长率(CAGR)达12%,在医疗、手术和诊断设备市场占据了三分之一的份额。其中,远程超声监测和诊断成像等新兴应用代表了增长最快的细分领域。

Sonus Microsystems开发了一种新颖的超声换能器技术,并正将其商业化。该技术利用聚合MEMS传感器发送和接收超声波。其传感器采用了创新的polyCMUT技术(聚合物基电容微机械超声换能器),堪称超声成像领域的一次飞跃。这种制造超声换能器阵列的先进方法涉及在不同类型的基板上制作数千个振动微鼓,从而为成像和检测应用带来卓越的性能。

Sonus Microsystems开发的超声换能器由polyCMUT单元驱动,也即在超声频率下共振的一系列微小、精密设计的“微鼓”。Sonus Microsystems通过先进的光刻技术,将聚合物和金属分层形成复杂的振膜。

Sonus Microsystems能够在任意给定表面复制数千个这样的“微鼓”,从而实现无与伦比的多功能传感器。通过分布模式和聚合物类型的定制化,提供质量均匀、制造经济的高性能超声换能器。

这种超声换能器阵列和贴片有望彻底变革健康监测,实现详尽的成像和无缝的健康跟踪,并为自动化、人工智能AI)增强的健康监测铺平道路,推动非侵入性个性化医疗迈向新台阶。

Sonus Microsystems首席执行官、总裁Hani Eskandari博士说:“在超声领域我们团队累计拥有100多年的专业积累,能够提供最先进的定制化超声换能器,实现远程监控的自动成像,以及由人工智能诊断驱动的可穿戴超声成像应用。”

目前,该公司面向三种不同的使用场景制造定制化的超声换能器:(1)一次性微型超声换能器,适用于在有限空间内要求高质量成像的应用;(2)灵活且经济高效的可穿戴超声换能器,可解锁各种医疗保健监测和筛查应用;(3)大型矩阵阵列超声换能器,为不同使用场景的远程监测和筛查提供无需专业操作人员的超声成像。Sonus Microsystems的新型矩阵超声成像技术为易于使用的人工智能贴片铺平了道路,可实现自动超声扫描和测量,为患者提供更经济的监测和筛查。

“我们的传感器在需要高设计灵活性的医疗诊断应用中表现出色。我们正在帮助行业领导者和有远见的厂商加快新产品的导入,探索新市场。”Sonus Microsystems联合创始人、研发总监Carlos D. Gerardo博士说:“通过利用聚合物,我们可以用更少的工艺步骤和设备来制造polyCMUT,从而节省大量成本,缩短迭代周期,并提供独特的功能。”

Sonus Microsystems最近在医疗领域建立了多个合作伙伴关系,致力于将远程诊断超声成像和监测变为现实工具。

Sonus Microsystems由Hani Eskandari、Carlos D. Gerardo等四位在超声成像、纳米技术半导体领域拥有丰富经验的博士领导。此轮融资资金将用于加强研发和生产的相关流程,确定新的应用领域和合作伙伴关系,建设一支包括制造、电子和软件工程的强大工程团队。

“Sonus Microsystems的先进成像和传感平台有望重新定义超声行业,并在医疗保健领域解锁新的远程监控应用。”LDV Capital普通合伙人Evan Nisselson说,“我们致力于投资构建尖端主动医疗保健解决方案的人才,以期改善人们的生活,并创造巨大的价值。”

关于Sonus Microsystems

Sonus Microsystems正在通过将高性能、定制设计的超声换能器阵列商业化,开创超声成像的新时代。这些应用需要高性能传感器、快速的设计迭代、灵活制造以及新颖的外形尺寸。Sonus Microsystems的超声换能器阵列技术起源于不列颠哥伦比亚大学,通过独立表征以及与各种超声系统的深度集成而得到完善,在超声成像领域超越了传统的技术,释放了前所未有的可能性。




审核编辑:刘清

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原文标题:CMUT创新厂商Sonus完成新一轮融资,致力于变革远程超声监测和诊断成像

文章出处:【微信号:MEMSensor,微信公众号:MEMS】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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